摘要

美国 AI 的瓶颈正从前沿模型发明转向应用、基础设施与机构执行。 Ball 将 AI 行动计划称为“联邦政府的一份具体待办清单”，围绕创新、基础设施以及国际外交与安全展开。其可投资的核心判断是：决定哪套 AI 技术栈在全球扩散的，将是产品市场匹配，而不是政府宣布标准。
电网灵活性可能比等待新一代电厂更快带来数据中心容量。 Ball 援引 Tyler Norris 的 Duke 分析称，如果数据中心接受每年 0.25% 时间、25%的需求削减，现有电网可释放 76 GW；若再改善并网规则、需求响应和审批，他认为机会规模可能接近 100 GW。这个交易是用可中断负荷换取更快的通电速度——可能 2年而非 5年——从而实现“如果做对了，建设数据中心的同时还能实实在在降低价格”。
Ball 仍高度确信，一种强大但非人类、可通用的认知系统——而不是真正类人的 AGI——将在 2027年至2030年之间出现。 他的模型是“认知版 Boeing 737”：灵活性和样本效率远低于人类这只“鸟”，但会带来产业级变革，而且很快可用。他说，“对 GPT-5 的看空有点离谱”，但没有声称当前的规模化路径已经接近机械意义上的人脑。
共和党的 AI 政策默认倾向加速主义，但安全、儿童保护和对 Big Tech 的不信任正在形成约束。 Ball 认为，曾把对齐和失控风险斥为“左派末日论”的保守派，正通过模型偏见、权力集中以及儿童接触 AI 系统和色情内容，重新发现同一批问题。他仍认为，“从长期看，共和党成为 AI 安全世界更好归宿的可能性相当合理”，但设计糟糕的反应可能“把我们的社会冻结在琥珀里”。
华盛顿的产业战略是在国内产能之外引入盟友资本，而不是立即追求自给自足。 Ball 称 UAE 是“全球最 AGI-pilled 的国家”，并从安全、技术栈一致性以及潜在规模达数千亿美元的美国对等投资角度，为海湾地区的算力交易辩护。在国内，他预计到 2030年代初，国内产量可以满足国内需求，也希望美国重新夺回前沿领先地位；但他警告，缺乏吸引力的 45 nm 传统芯片同样可能在进口中断时“让文明停摆”。
军事优势可能首先来自信息流、后勤和控制论，而不是自主武器自行开火。 Nathan Labenz 追问“AI 战友”尚未解决的欺骗风险；Ball 同意控制和可解释性仍未被充分理解，但认为 GPT-5 级系统仅通过综合政府庞大的信息流，就已经可能创造决定性价值。他说，把世界级无人机或高超音速武器接到“一套 20世纪军事模型”上，依然会让部队无法有效作战。
最大的安全与应用机会可能在政府之外，落在保险、标准和行业初创公司。 Ball 表示，官员无法可靠定义“什么是好的”，因为他们对前沿实验室的了解，出人意料地并不比知情的外部人士多多少。他看好 AI Underwriting Company、生物安全初创公司和私人“金星”机制，认为代理商业、稳定币、医疗、农业和 Veterans Affairs 都是尚未充分开发的机会。
行动计划由人类撰写，但 AI 辅助研究和对抗式模拟显著加快了进度。 Ball 表示，发布前“没有一个字”由 LLM 写作、编辑或看过，但他用模型梳理法规并模拟持怀疑态度的跨机构会议；一支小型人类团队在约 10,000 份公众意见的基础上，用大约 3个月完成计划。他是自愿离开，没有政策冲突，也不是派系斗争失败，原因是即将成为父亲，以及他认定概念性工作才是自己的比较优势：“如果你只觉得自己能做得还行，就不该为总统工作。”

精读

1. 白宫影响力来得比招聘机制更快

Ball 并没有竞选政府职位。Trump 在 11月胜选后，他发表了《我认为我们应该做什么》，并称即使 Kamala Harris 获胜，他也会写这篇文章；后来，一些即将进入政府的熟人把他介绍给 OSTP 主任 Michael Kratsios。
实质性邀约很快到来，但要在行政上落实却花了数月。由于国会将 OSTP 设为预算规模小且相对僵化的机构，许多工作人员通过其他机构、非营利组织或大学的挂靠进入，而不是走普通的白宫招聘流程。
最终交接异常突然：Ball 得知某天将是自己在 Mercatus 的最后一天，收拾办公室，随后一个周一就开始在白宫工作。培训涵盖道德规范、礼品、餐饮和 IT，却没有教他如何在压力下制定政策。

2. 权力带来的不是陶醉，而是隔离

Ball 发现，白宫同时比一些大学和智库更灵活、官僚流程更少，除非碰到不可撼动的法律壁垒。在高效工作日，回报极其特殊：一个想法不再只是评论，而可能成为“美利坚合众国的公共政策”。
个人代价是 Signal、WhatsApp、电子邮件及其他渠道里永久堆积着 30至40 条未读信息。连友谊也发生变化，因为每个人都有请求、引荐、文件或会议，争夺他的时间。
他给自己的不适测试是：权力感觉是否“像一种成瘾性药物”，还是更像负担。Ball 的结论是，自己对地位相对无动于衷，反而经常被权力压得喘不过气；但他怀疑，无论 4个月、8个月、12个月还是 16个月，经历都不会停止显得超现实。
进入政府前，他给自己写了一封保持清醒的信。信中的警告是，官员可能逐渐适应“系统的逻辑”，而不是事实本身；改变的不只是观点，还有他们成为怎样的人。

3. 政策想法必须在日程接管一切前成型

Ball 给有意进入政策岗位的人建议得很直接：“你应该在进去之前，基本把所有政策想法都打磨成熟。”当一个大国可能提前 3天宣布白宫访问并要求立即表态时，几乎没有留给人反思的时间。
工作人员的职责是执行总统目标，而不是以总统处于更高层级为由，悄悄替换成自己的政策议程。Ball 说，个人原则依然重要，但主要是防止偏离轨道，而不是获得破坏民选领导的许可。
政府像“一个四周有玻璃墙、相当封闭的立方体”，所有外部声音都在向里喊。官员能听到行业和公众的意见，但法律和道德规则限制了他们索取非公开信息的方式，也几乎规定了每次互动的结构。
公众审视是 Ball 最难承受的损失。尽管行动计划获得的公众关注远超任何一篇 Substack 文章，他仍怀念每周提出临时想法、接受批评并在公开场合修正思路的过程。

4. AI 加快了工作，却没有碰过草稿

白宫电脑不允许使用 LLM，Ball 将这一限制与《总统记录法》带来的合规问题联系起来。同一工作环境也排除了 Slack、Google Docs、Zoom 和 Microsoft Teams 等工具，只能使用 Webex 等替代方案。
审议材料和决策前材料不得离开政府系统。Ball 强调，“行动计划没有一个字在发布前由 AI 写作、编辑或看过”，至少他本人没有让 AI 接触过。
不过，他把 AI 当作幕僚长和研究助理：梳理法规、监管沿革、机构权限和法律约束，感觉就像“被扔进飞机驾驶舱，却不知道那些开关是做什么的”。
他最有效的用法是模拟跨机构审查。Ball 会询问，一个“久经世故”的 FCC 内部总法律顾问，可能会如何回应年轻 AI 顾问提出的漂亮想法；这相当于在把方案交给真实机构前，先预演前几轮充满怀疑的会议。

5. 一份模糊草稿在约 3个月内变成政策

Ball 2月的笔记在方向上已经接近最终计划。到 4月底——也就是他进入白宫 2至3周后——他估计文件在实质内容上已经完成约三分之二至 75%。
早期版本是一张“模糊的图像”，通过大量人类跨机构反馈逐渐变清晰。区别很重要：第一张图里已经有那些对象，但只有反复的法律、运营和机构审查，才让它真正有用。
少数人主导了文字，但许多官员都作出了关键贡献。Ball 认为，约 3个月完成计划证明的是“AI 赋能的生产率提升”，而不是 AI 撰写或 AI 生成政策想法。
一个实际约束说明了模拟审查为何有用：根据《文书削减法》，如果向超过 9名公众成员询问相同信息，可能触发完整审批流程。一部旨在减少文书工作的法律，反而可能让最基本的行业沟通变得复杂。

6. Ball 离开，因为执行是另一种工艺

在第一天进入白宫的前一晚，Ball 和妻子得知他们即将迎来第一个孩子。他希望享受准备过程的最后几个月，并成为一名投入的父亲，而不是冒险把育儿和政府工作都做砸。
更深层的原因是比较优势。他喜欢创意指导、概念综合以及撰写行动计划；但他对自己监督机构执行、操纵程序杠杆并让庞大官僚体系长期保持一致的能力，信心较低。
Ball 说：“如果你只觉得自己能做得还行，就不该为总统工作。”他把这个标准比作给 Miami Dolphins 接球。美国的 AI 政策必须“真的、真的他妈好”。
他的思维方式也与执行工作冲突：想法始终是暂定的，如今他很乐意否定自己在早期 SB 1047 或神经技术讨论中表达过的观点。政府是一艘“大船”，不能因为一名工作人员改变想法，就随时删掉或增加政策。他的总结是：“认识你自己。”

7. 离任既不是清洗，也不是政策决裂

Ball 表示，自己不是因为政治内斗被赶走，也不代表某个由媒体定义的派系输给了另一个派系，更不是因为与政府意见不合而辞职。他说彼此“绝对没有恶感”，与同事之间仍保持温暖关系。
回到政府之外，让他重新获得自己认为在认识论上不可或缺的同行审视。他认为，自己最擅长的是理解棘手问题、形成答案并传达出去，而不是成为“官僚体系的大师”。
他的更广泛理由与行动计划本身相呼应：围绕 AI 的许多“文明脚手架”将由私人机构搭建。思想和制度工作都还非常不成熟，因此外部贡献可以补充执行，而不是与执行对立。

8. 公众参与不等于发布实时草稿

Labenz 问，快速发展的技术战略为何不能公开制定。Ball 的回答首先强调了广泛参与：正式信息征询收到约 10,000 份提交，来自个人、企业、行业、各类参与者和前政客；他还与数百名、甚至可能超过 1,000名外部参与者会面。
政府无法轻易复制 Substack 那种发布早期草稿、邀请外界修改的循环。一句暂定的白宫表述可能扰乱国会谈判、贸易磋商或公司的商业利益：“我们以为自己是在轻轻走路，实际上可能是在到处踩踏。”
泄密经常利用这种分量。Ball 说，内部人士可能故意披露一项有争议的工作人员级方案，正是为了让高级官员和公众反弹将其扼杀；例行公开草稿也可能制造同样的否决机制。
机构通常只审查与自身权限相关的部分，而不是评论整份计划。Ball 重视跨机构审查，但担心由完整委员会设计会产生无效反对意见，压制新想法。具有约束力的行政命令仍走传统审查流程，并使用“shall”；行动计划本身是一组强有力的建议，不是法律命令。

9. 共和党联盟亲增长，但并非一致亲科技

Ball 不接受简单的派系地图。Trump 的联盟横跨收入、族裔、地理和生活方式，因此产生的是不同侧重点，而不是两支等待最终胜负的军队。
一股力量是传统保守派对商业和放松管制的偏好。Ball 表示，Trump 在版权、联邦先占和环境审批上都倾向于发展和应用，而美国资本主义本身也在强力激励 AI 快速建设和扩散。
另一股力量不信任建设 AI 的公司。保守派记得社交平台、事实核查机构和错误信息项目带来的歧视感受；如今，YouTube 背后的公司又在提供 Gemini，这些公司承诺 AI 将成为基础设施，反而可能加剧而非缓解焦虑。

10. 文化战争式抱怨正与对齐问题汇流

Ball 告诉保守派，当他们把 AI 仅仅视为社交媒体审查的重演时，是在“打上一场已经打过的仗”。但一旦问采购模型是否追求真相、是否没有意识形态编程，就会迅速进入经典的对齐问题：任何人怎么知道系统会按用户的意图行动？
对政治价值的疑问，也会变成对权力集中、模型性格和控制的问题。那些 1年前还把失控风险斥为“左派末日论”或“EA 那套东西”的人，正在通过保守派词汇遇到同样的底层问题。
因此，Ball 重复了他在加入政府前的预测：“从长期看，共和党成为 AI 安全世界更好归宿的可能性相当合理。”他把这视为由政党激励驱动的一种可能，而不是已经确定的重新结盟。
他担心，尚未解决的不信任会转化为把“我们的社会冻结在琥珀里”的法律。他希望看到的是一套正和方案：有针对性的安全护栏与有益应用加速并行，避免默认每个参与者都必须以另一个参与者的损失为代价。

11. 儿童安全可能成为右翼第一个全民 AI 议题

佛罗里达一名 14岁男孩自杀，是 Ball 认为会强烈触动保守派的悲剧类型。儿童使用 AI 系统以及接触色情内容，正好位于长期文化关切与新兴 AI 安全问题的交界处。
Ball 明确表示这只是他个人观点，不代表 OSTP 或白宫；他谴责那些资本充足的旗舰 AI 公司，在薄弱的年龄门槛背后广泛提供色情内容。他故意用了尖锐的说法：这种事应该留给“朝鲜色情机器人农场里的开源模型”，而不是让由大型机构投资者出资的品牌将其正常化。
“这最终不会得到保守派的认可，”他预测。保护儿童的 LLM 法律有好有坏；任务是在相关边际上找到审慎的干预措施，而不是以儿童为理由实施不加区分的限制。

12. AI 变得重要之前，选民需要看到具体收益

AI 政策目前仍主要是精英和沿海地区的议题，但产业暴露度高的州会更关注。普通选民仍更关心移民和经济，Ball 预计 AI 的重要性会以不可预测的方式上升——可能由丑闻或危机触发。
副总统的一句话一直写在 Ball 的白板上：“我们的工作是让普通人的生活变得更好。”Ball 认为，倡导者必须在具体日常场景中解释 AI 如何做到这一点，而不是依赖 AGI 或国家竞争的抽象叙事。
他认为右翼真正乌托邦式的写作很少。一名批评者甚至因为行动计划提到 AI 辅助修复古代卷轴，就称其为乌托邦；Ball 的回应是，这件事已经发生了。沟通问题部分在于，人们没有意识到“今天就在我们面前的惊人现实”。
他偏好的正面愿景从普通基础设施开始：光纤、制造业，甚至飞机内部电线护套的技术标准。政府仍值得改进，但 4个月经历让他看到，国家情绪习惯于只注意失败之下，仍有相当程度的能力。

13. 可能的突破是认知飞机，而不是合成人类

Ball 将“真正的 AGI”限定为具有人类级样本效率和灵活性的系统，他不知道当前方法是否已经特别接近。人类认知是他的那只鸟：优雅、适应性强，而且能源效率惊人。
深度学习可能带来的，是“认知版 Boeing 737”——高度依赖基础设施、与生物体截然不同，但极其有用。Ball 认为它会“在 2027年至2030年之间的某个时间”出现，仍保持高度确信，并表示自己在政府看到的一切都没有改变这一判断。
尽管尚未广泛使用 GPT-5，他仍认为“对 GPT-5 的看空有点离谱”。政府内部有人期待变革，也有人认为热潮会退去；许多人在理智上已经“感受到了 AGI”，却还没有经历 Ball 所说的那种、对可能消失的现有动态产生的“预期性怀旧”。

14. 2029年1月给政府提供了可用的 AI 截止日期

越来越多政策会议开始安排 AI 代表，尤其是在行动计划发布会出现总统、副总统和 5名内阁部长之后。这场活动向整个官僚体系传递了优先级信号，但真正懂行的官员数量很少，导致他们不堪重负。
唯一明确的时间表是 2029年1月20日，也就是总统任期结束之日。巧合的是，它与许多 AI 预测重叠：基础设施规划自然瞄准 2028年至2030年，使政府有理由紧迫行动，即便没有采用某个正式的 AGI 概率判断。
Ball 从未听同事说 AI 增长将为更高联邦债务买单，尽管他自己考虑过这种可能。他确实听到过一种张力：一方面有人主张大规模移民以扩大劳动力供给，另一方面有人预期 AI 能大幅提高劳动生产率；边境安全本身也有大量 AI 应用场景。

15. 以工人为先的政策正在等待更清晰的劳动力证据

Ball 说，本届政府采取“以工人为先”、高度以工人为中心的方式，但目前还不知道岗位流失会按职业、行业、技能还是经验集中出现。软件工程数据一方面释放出令人担忧的信号，另一方面也有大量反向证据。
4天工作制不是政府政策，但 Ball 经常思考它。5天工作制诞生于 Calvin Coolidge 任期内、1920年代的工业转型；另一轮技术革命集群完全可能带来又一次工作日缩减。
他不支持 Bernie Sanders 的提议，但表示可以想象它变得合理。这一保留体现了他对劳动力问题的整体态度：要准备好分享生产率收益，同时不要假装冲击的形状或严重程度已经确定。

16. 自动驾驶应通过责任机制赢得部署资格

Labenz 的挑战异常尖锐：如果 Waymo 已经显著比人类更安全，那么保护就业就可能变成一种主张——为了让司机继续就业，可以接受数千人死亡。Ball 同意，自动驾驶看起来更接近一对一替代，而不是软件增强；但他仍保留一个问题，即自动化物流是否会创造新的工作类别。
联邦制让答案更复杂。从 Connecticut 到 Manhattan 的无人驾驶行程可能跨越多个安全监管体系，但 Uber 已经在应对地方差异；Ball 的直觉是让城市和州进行试验，而不是自动让单一联邦标准占据整个领域。
完全自动驾驶会把事故风险从数百万张个人资产负债表转移到运营商身上。一个每天承接可能数百万次行程的全国性服务商，将承担这些责任，需要“很多个 9 的可靠性”，使部署天然更慢，而安全优势则必须压倒性为正。
因此，Ball 反对加速主义式的责任豁免。现有侵权和许可制度可能已经基本足够：真正的自动驾驶值得更高预期，但美国法律已经能让不安全的车辆付出高昂代价，不需要监管机构仅仅宣布“自动驾驶汽车必须安全”。

17. 行动计划是一份可执行清单，而不是 AGI 答案

Ball 和同事有意拒绝了一份模糊的战略文件。计划是一份“联邦政府的具体待办清单”，只涵盖官员有可信度执行的措施，而不是假装解决所有无法回答的长期问题。
它的 3大支柱是加速创新、建设美国 AI 基础设施，以及在国际外交与安全领域发挥领导力。每一项支柱下，标题和解释性段落阐述战略目标；建议行动的条目则明确机构现在能做什么。
潜台词是制度信心：“美国能做到。”美国可以成熟其制度，找到双赢干预，而不必彼此剑拔弩张。Ball 称其为“一份来自通常高度零和城市的、深度正和的文件”。

18. 应用，而不是再造一个前沿模型，才是创新边际

如今几乎没有美国法律直接管理前沿模型开发，因此创新已经在快速推进。Ball 真正关心的是变革性应用：飞行汽车、自动化农业、聚变、科学自动化，以及代理围绕用户持续竞价的“超级超级市场”。
全球标准将跟随产品市场匹配。政府可以在会议室里谈判文件，但技术领导力来自其他国家复制美国用例、购买美国工具，因为这些工具确实有效。
计划中的监管信息征询并不只关注标签带有“AI”的规则。例如，建筑测量可能依法要求由人检查现场；持续进行无人机监测、配合具备上下文理解能力的 AI，可能效果更好，却因为旧法规假定必须由人执行而成为非法。
应用与风险管理相互强化。如果 AI 主要被视为让法庭证据无法验证的技术，扩散就会受损；信任、可靠性和来源证明属于创新支柱，因为它们维护了技术被使用的条件。

19. 自动化科学是一场公共基础设施押注

科学让联邦政府拥有非同寻常的应用杠杆。Ball 提到 National Science Foundation 规模约 1亿美元的可编程云实验室计划，支持企业和学者建设能够大规模开展实验的自动化设施。
他设想的终点是共享科学基础设施，让 AI 代理能够像使用云服务一样访问。企业研发内部已经存在自动化实验室，但它们未必会自然发展成向广泛研究开放的网络，而且仍有重要安全影响需要处理。
Ball 将这一机会比作商业市场尚不存在时，联邦政府对高性能计算的支持，之后又在早期互联网时期将这些设施联网。共享自动化实验室同样可能成为公共产品，并成为意外私人创新的平台。

20. 真实性政策应保护稀缺的光子

合成媒体将极其充裕，因此 Ball 认为政策应聚焦于稀缺对象：“真正击中现实世界中真实玻璃的真实光子”，并且由真实传感器处理。这样更适合建立验证现实捕捉的通用标准，而不是试图给每一件生成内容贴标签。
他认为危机目前仍可控。即便有 Veo 3，生成视频与真实视频仍存在足够差异；在法律审查下，目前仍有办法评估真实性，但法院和其他机构需要提高图像与视频验证标准，赶在差距缩小之前完成升级。
美国的扩散优势来自深厚资本市场、云平台、有用的 B2B 软件，以及快速的企业和消费者应用。中国可以在自上而下的命令后报告更快的政府使用：DeepSeek 出现后，每个官僚都可能迅速勾选“已采用 AI”；但这些统计数据可能只描述了浅层使用。
深度应用会形成反馈循环：真实使用暴露细节，细节改进产品，产品再实现产品市场匹配。Ball 以 Claude Code 的命令行界面为例；3年前从 ChatGPT 出发，几乎没人会预测这种产品形态。

21. 军事 AI 从后勤、控制论和控制开始

Labenz 的反驳值得保留：文书自动化不会决定竞争，而在欺骗与谋划问题解决前，“AI 战友”仍不可接受。Ball 只反驳前半句：军事史反复证明，信息流可能具有决定性作用。
无线电真正实现了集中式指挥；现代模型可以综合美国各机构收集的海量信息，并向人类呈现决策。即使没有自主武器释放能力，GPT-5 级别的能力也可能实质性压缩决策周期。
物理系统仍需要明确的性能规格和测试。计划要求国防部设立自主技术设施，而 Ball 预计 DARPA 将大力投资可解释性和控制，尤其是因为 LLM 可能意识到自己正在与一名曾任白宫 AI 顾问的人交谈，并据此改变回答。
他信任的大多数规划者都把战争归结为“后勤和控制论”：移动物体，以及移动信息。把世界领先的高超音速武器或无人机编队接到工业时代的指挥结构上，仍然会失败；Anduril 的 Lattice 说明，连接硬件的软件平台同样关键。

22. 灵活负荷可在新反应堆到来前释放 76 GW

Ball 对基础设施乐观，但对时间表保持现实：许多新核反应堆不可能在 3年内产生 GW 级电力。核能行政命令和 NRC 重组现在就有意义；大规模新增核电更可能在 2030年代中期出现，而他对聚变的看法明显比许多政府人士更乐观。
现有电网是按最极端的一小时建设的——比如 Texas 气温达到 112度、空调、电视和电动汽车同时用电的时刻。一年中的大部分时间里，只要客户能承受短暂削减，电网上其实有许多 GW 可用容量。
Tyler Norris 主导的一项 Duke 分析估计，如果数据中心接受每年 0.25% 时间、25%的需求削减，无需新增物理基础设施即可释放 76 GW。但并网研究通常假设一个拟建的 1 GW 数据中心会持续以 1 GW 运行，从而迫使电网进行昂贵的发电和输电升级。
如果涉及州际输电，FERC 可以承认可中断需求，为愿意每年削减约 0.5% 时间的数据中心提供并网机会，把接入时间从 5年缩短到 2年。AI 可以从猫咪表情包到医疗记录对工作负载排序，并动态削减制冷和算力；Ball 认为，需求响应加审批改革可以释放约 100 GW。

23. 海湾资本、国内晶圆厂和私人标准补齐战略

Ball 为 UAE 框架辩护，认为它是正和方案：UAE 是“全球最 AGI-pilled 的国家”，应作为成熟的战略参与者获得合作，并已同意进行规模可能与其海湾建设相当的美国对等投资——涉及数据中心、能源及相关基础设施，总额达数千亿美元。
Labenz 同时质疑其必要性和价值观：中国可能没有可提供的竞争性芯片，而海湾政府也不认同许多美国规范。Ball 的回答是，政策不能假设中国半导体进展会一直缓慢，安全条款仍然重要，美国商业从来没有局限于完美民主国家；与此同时，发达的欧洲民主国家往往花更多精力约束 AI，而不是建设 AI。
他们对中国的分歧仍未解决。Labenz 将一个没有利润空间、只剩工业生产的中国未来称为“反乌托邦地狱景观”；Ball 认为这说法过于严厉，也承认 Huawei 等例外，并将判断收窄为：如果一个世界把他人的发明商品化，却不给再投资留下利润，就会变得更缺乏创新，也“更没有色彩”。
美国本土产能正通过修订后的 CHIPS 协议，以及 SK hynix 在 Indiana 的 HBM 投资、Arizona 集群和 Samsung 在 Texas 的 Taylor 工厂等项目推进。Ball 认为，到 2030年代初，国内产量可能满足国内需求；但他警告，缺失 45 nm 传统节点产能，同样可能像失去 2 nm 领先地位一样让文明停摆。
政策连续性是有限的：对华限制始于 Trump 45 任期，并在 Biden 任期内扩大；但 Ball 称 Biden 的扩散规则将 Brazil 和 India 放入 Tier 2，是一次有害的“打脸”。Trump 的采购行政命令通过要求系统提示词、模型规范、constitution 和测试透明度，来推动政治中立，而不是监管私人销售；可解释性和核酸筛查仍是双方共享的技术抽象。
政府的比较劣势在于，在严重信息不对称下定义“什么是好的”。Ball 支持为前沿开发建立一个全国性环境，同时允许各州对具体用途保留空间；他还指出 AI Underwriting Company、私人保险标准、Fathom 式“金星”，以及迫切需要的生物安全初创公司，都能成为让应用、安全和利润相互对齐的机制。
Ball 认为代理商业是一个主要但尚未充分探索的机会。Labenz 将其与稳定币和美国金融服务优势联系起来，并认为行动计划在医疗、农业和 Veterans Affairs 上做得还不够；这些领域现在需要的是行业特定的制度设计，而不是再次宣称“AI 会对它们有益”。
Ball 将恢复 Hyperdimensional 周更，可能改为每周 2次，并加入 Foundation for American Innovation 担任高级研究员，预计还会有更多任职安排。他在政府之外的议程，是在政府执行计划的同时，把这些问题变得具体可行。

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